「咚咚咚」洗腦歌、叢林擺設出自她手!從打工仔開始,揭密唐吉訶德傳奇部長的銷售心法
「咚咚咚」洗腦歌、叢林擺設出自她手!從打工仔開始,揭密唐吉訶德傳奇部長的銷售心法

日本知名零售連鎖店唐吉訶德台灣一號店以「Don Don Donki」落腳西門町商圈,於1月19日正式開幕。逛過唐吉訶德的人,一定都會對店內洗腦的背景音樂有印象,不斷循環著「咚咚咚,咚gi」的旋律,其實就是唐吉訶德的日文發音。不過,這首音樂是怎麼來的呢?

唐吉訶德.jpg
圖/ DON DON DONKI Taiwan

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讓你對唐吉訶德上癮的洗腦歌

以唐吉訶德來說,它的主題廣告曲就叫「Miracle Shopping」,曲子內不斷循環「咚咚咚,咚gi」的旋律,也正是唐吉訶德的日文發音。

唐吉訶德招牌曲日文歌詞:

思い立ったらいつだって ドンキホーテで待ち合わせ
ドカンとあふれる 夢を買いましょ
気分は宝探しだね

ドン ドン ドン ドンキー ドン・キホーテ
ボリューム満点 激安ジャングル
ドン ドン ドン ドンキー ドン・キホーテ
何でもそろって 便利なお店 ドン・キホーテ

早い者勝ち パラダイス
ドンキめぐりは クセになる
衝動的でも 得したね
今夜は ナニがあるのかなー

ドン ドン ドン ドンキー ドン・キホーテ
いつでも満足 不思議なジャングル
ドン ドン ドン ドンキー ドン・キホーテ
真夜中過ぎても 楽しいお店 ドン・キホーテ

ドン ドン ドン ドンキー ドン・キホーテ
ボリューム満点 激安ジャングル
ドン ドン ドン ドンキー ドン・キホーテ
何でもそろって 便利なお店 ドン・キホーテ

中文翻譯大致如下:

每當我想起的時候,我就會在唐吉訶德那裡見到你
讓我們買下很多夢想
就像尋寶一樣

唐、唐、唐、吉,唐吉訶德
東西最多,激安的叢林。
唐、唐、唐、吉,唐吉訶德
唐吉訶德,在這裡你可以找到任何東西、任何事情。

早起的鳥兒有蟲吃,這裡是天堂。
唐吉訶德會讓你上癮
即使是衝動買了下去,你也不會虧。
不知道今晚有什麼驚喜?

唐、唐、唐、吉,唐吉訶德
這是一個神奇的叢林。
唐、唐、吉,唐吉訶德
唐吉訶德,午夜過後也歡迎你光臨。

唐、唐、唐、吉,唐吉訶德
東西最多,激安的叢林。
唐、唐、唐、吉,唐吉訶德
唐吉訶德,在這裡你可以找到任何東西,任何事情。

不過讓人意外的是,這首招牌歌的詞曲乃至演唱者,都是由當時一位唐吉訶德員工——田中舞美,她自己獨立完成的。

田中舞美
唐吉軻德招牌曲創作者田中舞美
圖/ T客邦

她曾經說過,這首輕快的歌曲是希望將顧客「隨性又衝動的感覺」做成音樂。

歌詞直白地告訴顧客「 就算衝動購買,你也不會虧 」、「 這是什麼都能買得到的快樂之地 」。讓人朗朗上口的節奏,讓人無論是在日本店內或街角,都會遇到哼著「咚咚咚,咚gi」的路人。

從打工店員變身成「傳說級部長」

田中舞美原先就是一位音樂人,而她從1994年開始在唐吉訶德的一間分店打工,原因是「店的位置離家近,可以騎自行車上班」,這份工作也很輕鬆,讓她在下班後可以持續地創作音樂。

起初,她被安排負責遊戲的銷售,但田中對工作充滿激情和創造力,儘管只是一份兼職,她卻讓爾後所負責的電子、服裝和奢侈品牌商品的銷售創下新的成長紀錄,進而在公司內部名聲大噪,被創辦人兼董事長安田隆夫聘為員工。

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圖/ 蔡仁譯攝

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接著,她負責起更多部門,也為公司創造更多的紀錄,向來「 傳說級部長 」之稱。不得不說,田中確實是一位銷售高手。例如,當她被安排在服裝部門時,她決定要成為銷售記錄最高的銷售員,並且鎖定專攻於男裝。女人喜歡一邊買衣服、一邊猶豫比對,但很多男性都覺得猶豫很麻煩,也會衝動性購買。因此,田中制定了一項計畫:「我們既然是以便宜取勝,就要在這塊加強自家特色。」

當時,日本正流行著「Hanes」品牌T恤,她也因此儲備了大量的Hanes服飾。然而,原先陳列用的T恤是會被丟棄的,但她卻將這些衣服以每件10日元的價格出售。

除此之外,現今在唐吉訶德裡看到的叢林系裝飾,也是由她發起的。「我想給唐吉訶德一個叢林的形象,印象中沒有這樣的零售店吧?從架子到天花板,我把所有的東西都用綠色植物覆蓋。」

「壓縮陳列法」的訣竅

事實上,現在的唐吉訶德有許多地方都暗藏著田中「改革」的蹤影。唐吉訶德充滿著奇怪的內部空間。首先,你一走進去,其實很難找到自己想要的東西。不過,因為店面太大,看到東西就會忍不住拿起來,買多了、你就不會忘記你要的東西在什麼位置。

該店的特色之一是 將產品堆積如山,打造如叢林一般的空間 。這種表現方式稱為「 壓縮陳列法 」。

唐吉軻德
圖/ T客邦

為了達到「壓縮展示」,唐吉訶德最初使用紙箱並將產品垂直堆放。而田中則是在陳列品上添加一些花俏引目的裝飾,造就了讓唐吉訶德聞名的陳列法。「我添加了花俏的裝飾品,打造出唐吉訶德獨有的叢林式展示。」她在採訪中表示,第一個採用這類展示法的地方是在川崎店的高價商品及服裝區,透過這種方式,為店內創造出一個異常豔麗的角落。

「我之所以把它做得如此華麗、華而不實,是因為我覺得它很有趣。事實上,在我上高中的時候,我也是這樣打造自己的房間。」她表示:「 我一直覺得,當你創造出一個有趣的空間,只要身處其中,一切就會變得很有趣 。這就是我在唐吉訶德中所做的嘗試。」

當顧客購買裝飾辮子、人造花並坐在樓梯上,亦或是哼著歌邊走邊看,看到這個陳列時,可能會在心裡翻個白眼:「那個花俏的角落是什麼鬼?」,接著走去看看是怎麼回事。

一首洗腦歌,為顧客打造出購物氛圍

後來,田中向老闆建議,她認為唐吉訶德店內應該要有自己的主題曲。結果,老闆反倒建議她自己來寫,因為她正好是一位音樂人。雖然沒有做過廣告音樂,但田中仍接下這份工作,研究各種廣告主題曲並決定了音樂的走向。

「我覺得唐吉訶德是一個很愉快的空間,當人們一進門就會感到興奮。例如,就算是想購買高單價的商品,顧客也能夠穿著休閒服裝、輕鬆地來到唐吉訶德。我想在音樂中創造出一種氛圍,讓你可以在衝動的情況下,輕鬆購物。」

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圖/ Shutterstock

於是,「Don Don Don Don」的輕快節奏就此誕生。歌詞裡有一句話:「即使你在一時衝動下買了東西,也是一種雙贏。」她表示,當偶爾走在街道上,聽到路人哼著這曲子的時候,心裡就會感到激動。

最後,田中舞美也靠自己開設了一間公司,主要負責企業顧問。

責任編輯:文潔琳
本文授權轉載自:T客邦

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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